KEDA

KEDA amplía el autoescalado nativo de Kubernetes para reaccionar a fuentes de eventos externas —profundidad de cola, retraso de streams, métricas personalizadas— en lugar de solo el uso de CPU y memoria, y puede reducir una carga de trabajo hasta cero cuando no hay trabajo que hacer, ahorrando recursos durante los periodos de inactividad. Admite decenas de integraciones de fuentes de eventos de fábrica.

KEDA encaja en equipos que ejecutan cargas de trabajo orientadas a eventos en Kubernetes —por ejemplo, procesando mensajes de Kafka, RabbitMQ o NATS (también en este catálogo)— y quieren un autoescalado que reaccione a la demanda real de la carga de trabajo en lugar de a métricas indirectas como la CPU.